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2024年4月22日发(作者：python开源论坛)

numpy 多维数组 欧氏距离

如何使用NumPy计算多维数组之间的欧几里得距离

引言：

NumPy是Python编程语言的一个重要扩展库，用于进行科学计算。它提供了

高性能的多维数组对象以及各种工具和函数，用于处理这些数组。在实际应用中，

我们经常需要计算多维数组之间的距离，以便找到它们之间的相似性或差异性。

欧氏距离是其中最常用的一种，本文将详细介绍如何使用NumPy来计算多维数

组之间的欧氏距离。

1. 了解欧氏距离的概念

欧氏距离是欧几里得度量的一种表现形式，用于计算两个给定点之间的距离。对

于两个n维空间中的向量，欧氏距离的计算公式如下：

d(x, y) = sqrt((x1 - y1)^2 + (x2 - y2)^2 + ... + (xn - yn)^2)

其中，x和y为两个n维向量，(x1, x2, ..., xn) 和 (y1, y2, ..., yn)分别为向量x

和y的坐标。

2. 创建多维数组

在使用NumPy进行多维数组的计算之前，首先需要创建要进行计算的多维数组。

可以使用NumPy的数组对象来创建多维数组，也可以从外部数据源加载多维数

组。以下是一个简单的示例，展示了如何使用NumPy来创建一个二维数组：

import numpy as np

# 创建一个2x3的二维数组

arr = ([[1, 2, 3], [4, 5, 6]])

print(arr)

输出：

[[1 2 3]

[4 5 6]]

在这个示例中，我们使用``函数创建了一个2x3的二维数组。该数

组的第一行包含元素1，2和3，第二行包含元素4，5和6。

3. 计算欧氏距离

接下来，我们将使用NumPy来计算多维数组之间的欧氏距离。NumPy提供了

一个名为``的函数，可以用于计算欧氏距离。以下是一个示

例代码，展示了如何使用该函数计算两个二维数组之间的欧氏距离：

import numpy as np


本文标签： 数组 距离 计算 使用

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